onnx模型转meg问题

MacBook Pro (16-inch, 2019)

为使您的问题得到快速解决,建议参考以下模板:

【标题】
(简洁、精准的描述您的问题,例如“int8模型,多次抽feature,存在可见误差”)
【版本、环境信息】

  • MegEngine 版本:(请提供当前问题发生所使用的MegEngine 版本)
  • CPU型号:(如为CPU,请提供CPU型号)
  • GPU型号:(如为GPU,请提供GPU型号)
  • 系统环境:(请提供系统环境,linux / windows / Android、手机型号等,包括是32位/64位)
  • python版本: (请提供您使用的python版本号)

【模型信息】

  • 算法:(请提供算法源码,如有特殊实现请简单介绍)
  • 性能对比:(现在速度 vs 之前速度, shape是多少之类等)
  • 模型文件地址:(请提供模型文件地址)

【Load_and_run LOG】

  • 请提供Load_and_run复现LOG

【如为报错请提供以下复现信息】

  • 复现步骤:(请提供复现方法及步骤)
  • 日志信息:(请提供完整的日志及报错信息)
  • 代码关键片段:(请提供关键的代码片段便于追查问题)

非常抱歉,这个是因为OP现在不支持,后续有时间我们会跟进的.感谢你的使用.

那如果我替换成upsampling + conv 转换上会支持吗

你可以试试通过resize 这个 OP.
支持的OP列表你可以参考这个地址 MegEngine/mgeconvert: MegEngine到其他框架的转换器 (github.com)
onnx-> mge 转换支持OP 见下图

这个转换器支持自定义的op吗? 我想在meg加入转置卷积这个算子

非常抱歉,暂时不支持自定义OP。

你可以仿照 https://github.com/MegEngine/mgeconvert/blob/master/mgeconvert/backend/ir_to_mge/mge_op.py#L410-L445 这个自行添加定义OP 的转换逻辑.

这里的accum_out_shape指的是什么shape? 这个转换工具对onnx模型不太友好啊 :sob:

Meg concat只能两个输入吗

新的问题能否麻烦发一个新的帖子,然后贴上代码,背景和问题呢?